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龙图腾网获悉顺为智能科技(常州)有限公司申请的专利一种无人驾驶车辆行人感知与数字孪生方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115690734B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211308232.4，技术领域涉及：G06V20/58；该发明授权一种无人驾驶车辆行人感知与数字孪生方法是由田光兆;郑奎;邓昱设计研发完成，并于2022-10-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种无人驾驶车辆行人感知与数字孪生方法在说明书摘要公布了：本发明涉及无人驾驶技术领域，且公开了一种无人驾驶车辆行人感知与数字孪生方法，通过激光雷达修正视觉测量结果，准确获取测量数据；通过灰色预测理论建立行人相对车辆的运动模型；将探测结果及灰色模型参数传到云端数字孪生系统，还原实时数据；通过激光雷达修正机器视觉测量的结果，充分利用机器视觉的高效特征识别和激光雷达的精确空间测量特性，提高了无人驾驶车辆对行人位置探测的准确性和实时性。以数学方法降低数据传输过程中不可控的时间延时，能够在数字孪生系统实时复原现场测量结果，具有较高的精度和可靠性。

本发明授权一种无人驾驶车辆行人感知与数字孪生方法在权利要求书中公布了：1.一种无人驾驶车辆行人感知与数字孪生方法，用于无人驾驶中修正机器视觉测量结果，其特征在于，包括如下步骤： S1：通过激光雷达修正视觉测量结果，准确获取测量数据； S2：通过灰色预测理论建立行人相对车辆的运动模型； S3：将探测结果及灰色模型参数到云端数字孪生系统，还原实时数据； 所述S1的具体步骤如下： S1.1：车头中间位置水平安装立体视觉相机，其中心位置为空间极坐标系原点O，拍摄方向为正前方，根据右手定则，建立空间极坐标系，水平向右方向为极轴x正方向，赤道面逆时针方向为极角正方向； S1.2：车头左右两侧，与立体视觉相机同一水平高度的位置，分别对称地水平安装激光雷达，激光雷达中心分别为L和R； S1.3：立体相机采集前方图像，通过模式识别算法，识别出路边行人在图像坐标系中的坐标，并计算形心P0； S1.4：通过相机的立体测量功能，将P0的图像坐标换算为空间极坐标，并在赤道面投影，得到P0r0，θ0，其中r0为极径，表示行人到相机的距离，即OP0，θ0为极角α； S1.5：根据几何关系，可得行人在左侧激光雷达中的极角β大小为式中w为左右激光雷达几何中心的距离； S1.6：从左侧激光雷达数据中，采集角度β方向上的距离数据，即可得到LP0的激光测量值； S1.7：根据几何关系，可得行人在右侧激光雷达中的极角γ的大小为； S1.8：从右侧激光雷达数据中，采集角度γ方向上的距离数据，即可得到RP0的激光测量值； S1.9：对左右侧的激光雷达测量值进行算术平均，即可通过激光雷达修正立体视觉的测量结果P0r0，θ0，即其中； 所述S2的具体步骤如下： S2.1：按照S1.1‑S1.9的方法，陆续得到不同时刻行人相对于车辆的位置P1r1，θ1、P2r2，θ2、P3r3，θ3……Pnrn，θn，其中采样间隔为； S2.2：分别对极径和极角进行一次累加，得到极径1‑AGO序列为Q1、极角1‑AGO序列为A1式中； S2.3：按照最小二乘法求出极径的GM1,1一阶微分方程参数ar、br的值其中，按照最小二乘法求出极角的GM1,1一阶微分方程参数aθ、bθ的值其中，； 所述S3的具体步骤如下：S3.1：将建模过程中的行人位置P1r1，θ1、极径一阶微分方程参数ar、br、极角一阶微分方程参数aθ、bθ、时间戳、采样间隔一起发送到云端数字孪生系统； S3.2：云端数字孪生系统在n+1时刻收到S3.1的数据后，通过云端时间戳计算出时间差为t，即可通过灰色预测理论的时域离散公式，计算出当前时刻行人位置Pn+1rn+1，θn+1其中。

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